Inférence
Le processus par lequel un modèle d'IA formé traite de nouvelles entrées de données pour produire des prédictions ou des décisions.
L’étape d’exécution durant laquelle les modèles appliquent les paramètres appris à des données inédites, souvent sous des contraintes strictes de latence, de débit et de ressources. La gouvernance de l’inférence garantit que les modèles en production utilisent la version correcte, respectent les SLA de performance, journalisent les entrées/sorties à des fins de supervision et appliquent des contrôles de validation des entrées afin de prévenir les usages abusifs ou les attaques par injection.
Un service de détection de fraude expose une API REST pour l’inférence. Il encapsule le modèle dans un microservice qui vérifie les schémas d’entrée, consigne chaque requête et chaque réponse avec des métadonnées, et s’adapte horizontalement pour maintenir des temps de réponse inférieurs à 100 ms pendant les pics de charge transactionnelle.
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Quel problème Enzai résout-il ?
Enzai fournit une infrastructure de niveau entreprise pour gérer les risques et la conformité de l'IA. Il crée un système centralisé où les systèmes d'IA, les modèles, les ensembles de données et les décisions de gouvernance sont documentés, évalués et audités.
Pour qui Enzai est-il conçu ?
En quoi Enzai se distingue-t-il des autres outils de gouvernance ?
Pouvons-nous commencer si nous n'avons pas de processus de gouvernance de l'IA existant ?
La gouvernance de l'IA freine-t-elle l'innovation ?
Comment Enzai s'aligne-t-il avec l'évolution des réglementations en matière d'IA ?
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